基于Apache Flink 的StreamExecutionEnvironment，使用Java语言，实现批流融合的词频统计。其中数据源分别来自文件（批处理）和socket（流处理），将这两种数据源合并后再进行词频统计，单词不区分大小写。

好的，下面是一个基于 Apache Flink 的 Java 代码实现批流融合的词频统计，数据源分别来自文件和socket，单词不区分大小写：

import org.apache.flink.api.common.functions.FlatMapFunction;
import org.apache.flink.api.java.DataSet;
import org.apache.flink.api.java.ExecutionEnvironment;
import org.apache.flink.api.java.functions.KeySelector;
import org.apache.flink.api.java.tuple.Tuple2;
import org.apache.flink.streaming.api.datastream.DataStream;
import org.apache.flink.streaming.api.environment.StreamExecutionEnvironment;
import org.apache.flink.streaming.api.functions.source.SocketTextStreamFunction;
import org.apache.flink.streaming.api.functions.source.SourceFunction;
import org.apache.flink.util.Collector;

public class BatchStreamWordCount {

    public static void main(String[] args) throws Exception {

        // 批处理环境
        final ExecutionEnvironment env = ExecutionEnvironment.getExecutionEnvironment();

        // 流处理环境
        final StreamExecutionEnvironment streamEnv = StreamExecutionEnvironment.getExecutionEnvironment();

        // 文件数据源
        String filePath = "file:///path/to/your/file";
        DataSet<String> fileData = env.readTextFile(filePath);

        // socket数据源
        String hostname = "localhost";
        int port = 9999;
        SourceFunction<String> socketSource = new SocketTextStreamFunction(hostname, port, "\n", 0);
        DataStream<String> socketData = streamEnv.addSource(socketSource);

        // 合并数据源
        DataStream<String> mergedData = socketData.union(fileData);

        // 词频统计
        DataStream<Tuple2<String, Integer>> wordCounts =
                mergedData.flatMap(new FlatMapFunction<String, Tuple2<String, Integer>>() {
                    @Override
                    public void flatMap(String value, Collector<Tuple2<String, Integer>> out) {
                        String[] words = value.toLowerCase().split("\\s+");
                        for (String word : words) {
                            if (word.length() > 0) {
                                out.collect(new Tuple2<>(word, 1));
                            }
                        }
                    }
                })
                .keyBy(new KeySelector<Tuple2<String, Integer>, String>() {
                    @Override
                    public String getKey(Tuple2<String, Integer> value) {
                        return value.f0;
                    }
                })
                .sum(1);

        // 打印结果
        wordCounts.print();

        // 执行程序
        streamEnv.execute("Batch-Stream WordCount");
    }
}

以上代码中，首先定义了一个批处理环境和一个流处理环境，分别用于处理文件数据源和socket数据源。然后通过 `union` 方法将两种数据源合并为一个数据流。接着使用 `flatMap` 方法将数据流中的每个字符串拆分成单词，然后使用 `keyBy` 方法和 `sum` 方法进行词频统计。最后使用 `print` 方法打印结果，并执行程序。